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Personalización de detalles para una hoja de datos (AI Factsheets)
Última actualización: 16 jul 2024
Personalización de detalles para una hoja de datos (AI Factsheets)

Con las AI Factsheets, puede personalizar mediante programación la información sobre un caso de uso de modelo o modelo para mejorar la hoja de datos que realiza el seguimiento del ciclo de vida del modelo. Por ejemplo, adjunte archivos e imágenes mediante programación para mejorar el caso de uso. Utilice hojas de datos personalizadas como parte de su estrategia de gobierno de IA.

Actualización de un modelo o caso de uso de modelo mediante programación

Es posible que desee actualizar un caso de uso de modelo o una hoja de datos de modelo con información adicional. Por ejemplo, algunas compañías tienen un conjunto estándar de detalles que desean acompañar a un caso de uso de modelo o a hechos de modelo.

Actualmente, debe actualizar los tipos de activos de nivel de arrendatario modificando los atributos de usuario que utilizan la API REST de datos deWatson para actualizar el activo.

Actualización de un tipo de activo personalizado

Siga estos pasos para actualizar un tipo de activo personalizado:

  1. Proporcione el parámetro de consulta bss_account_id para Método getcatalogtype.

  2. Proporcione asset_type como model_entry_user si está actualizando atributos para model_entry. Proporcione asset_type como modelfacts_user si está actualizando atributos para datos de modelo.

  3. Recupere la definición de tipo de activo actual utilizando Método getcatalogtype donde asset_type es modelfacts_user o model_entry_user.

  4. Actualice la definición de tipo de activo actual con los atributos personalizados añadiéndolos al objeto JSON de propiedades siguiendo el esquema definido en la documentación de la API. Los siguientes tipos de atributos están soportados para ver y editar desde la interfaz de usuario del modelo o caso de uso de modelo:

    • serie
    • fecha
    • entero
  5. Después de actualizar el JSON con las nuevas propiedades, inicie los cambios utilizando Método replaceassettype. Proporcione asset_type , bss_account_idy la carga útil de solicitud.

Cuando se haya completado la actualización, puede ver los atributos personalizados en la página de detalles de caso de uso de modelo y en la página de detalles de modelo.

Ejemplo 1: Recuperación y actualización del tipo de activo model_entry_user

Nota:

Este ejemplo actualiza los datos de usuario de caso de uso de modelo. Puede utilizar el mismo formato pero sustituya modelfacts_user para recuperar y actualizar los detalles de la hoja de datos del modelo.

Este mandato curl recupera el tipo de activo model_entry_user:

curl -X GET --header 'Accept: application/json' --header "Authorization: Bearer ${MY_TOKEN}"  'https://api.dataplatform.cloud.ibm.com:443/v2/asset_types/model_entry_user?bss_account_id=<bss_account_id>'

Esta es una carga útil de respuesta de ejemplo para detalles de usuario de caso de uso de modelo:

{
    "description": "The model use case to capture user defined attributes.",
    "fields": [],
    "relationships": [],
    "properties": {},
    "decorates": [{
        "asset_type_name": "model_entry"
    }],
    "global_search_searchable": [],
    "localized_metadata_attributes": {
        "name": {
            "default": "Additional details",
            "en": "Additional details"
        }
    },
    "attribute_only": false,
    "name": "model_entry_user",
    "version": 1,
    "scope": "ACCOUNT"
}

Este mandato curl actualiza el tipo de activo model_entry_user:

curl -X PUT --header 'Content-Type: application/json' --header 'Accept: application/json' --header "Authorization: Bearer ${MY_TOKEN}"  -d '@requestbody.json' 'https://api.dataplatform.cloud.ibm.com:443/v2/asset_types/model_entry_user?bss_account_id=<bss_account_id>'

El contenido de requestbody.json tiene el aspecto siguiente:

{
    "description": "The model use case to capture user defined attributes.",
    "fields": [],
    "relationships": [],
    "properties": {
        "user_attribute1": {
            "type": "string",
            "description": "User attribute1",
            "placeholder": "User attribute1",
            "is_array": false,
            "required": true,
            "hidden": false,
            "readonly": false,
            "default_value": "None",
            "label": {
                "default": "User attribute1"
            }
        },
        "user_attribute2": {
            "type": "integer",
            "description": "User attribute2",
            "placeholder": "User attribute2",
            "is_array": false,
            "required": true,
            "hidden": false,
            "readonly": false,
            "label": {
                "default": "User attribute2"
            }
        },
        "user_attribute3": {
            "type": "date",
            "description": "User attribute3",
            "placeholder": "User attribute3",
            "is_array": false,
            "required": true,
            "hidden": false,
            "readonly": false,
            "default_value": "None",
            "label": {
                "default": "User attribute3"
            }
        
    }
    "decorates": [{
        "asset_type_name": "model_entry"
    }],
    "global_search_searchable": [],
    "attribute_only": false,
    "localized_metadata_attributes": {
        "name": {
            "default": "Additional details",
            "en": "Additional details"
        }
    }
}

Actualización de los detalles de usuario utilizando el cliente Python

También puede actualizar y sustituir un tipo de activo con propiedades utilizando un script Python . Para obtener detalles, consulte descripción de elementos de hoja de datos.

Después de actualizar las definiciones de tipo de activo con atributos personalizados, puede proporcionar valores para esos atributos desde las páginas de visión general de caso de uso y detalles de modelo del modelo. También puede actualizar valores a los atributos personalizados utilizando estos métodos de cliente de API de Python :

Captura de hechos de celda para un modelo

Cuando un experto en datos desarrolla un modelo en un cuaderno, generan visualizaciones para los detalles clave del modelo, como la curva ROC, la matriz de confusión, el informe de perfilado de panda o la salida de cualquier ejecución de celda. Para capturar estos hechos como parte de un caso de uso de modelo, utilice la función ' capture_cell_facts ` en la biblioteca de cliente Python de AI Factsheets .

Resolución de problemas de campos personalizados

Después de personalizar los campos y ponerlos a disposición de los usuarios, un usuario que intenta actualizar campos en la sección Detalles adicionales de los detalles del modelo podría obtener este error:

Update failed. To update an asset attribute, you must be a catalog Admin or an asset owner or member with the Editor role. Ask a catalog Admin to update your catalog role or ask an asset member with the Editor role to add you as a member.

Si el usuario ya tiene permiso de edición sobre el modelo y sigue obteniendo el mensaje de error, siga estos pasos para resolverlo.

  1. Invoque el mandato de API para createassetattributenewv2.

  2. Utilice esta carga útil con el mandato:

    
    {
      "name": "modelfacts_system",
      "entity": {
      }
    }
    

    donde asset_id es el model_id. Especifique project_id o space_id o catalog_id donde existe el modelo.

Más información

Para obtener más información, consulte tipos de activos personalizados.

Para obtener más información sobre cómo trabajar con un inventario de modelos mediante programación, utilice la documentación de IBM_AIGOV_FACTS_CLIENT.

Tema principal: Gestión de un inventario de activos de modelo.

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